P01-185 - Predicting Risk for Poor Outcomes in Children's Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Using baseline and outcome data collected in the Calgary Region Children and Adolescent Mental Health Program (CAMHP) over the last six years, a profile was developed for those who are at risk for poor treatment outcomes. Methods Based on the data collected in CAMHP, 6229 completed measurable treatment plans (MTP) were analyzed for consistency (by year) and theoretical meaningfulness (by clinical level). A table was developed to describe by quartiles those who improved and those who got worse in terms of problem severity and function. A multi-variable linear regression model was developed for function with linked data that predicted the profile of those at risk for poor treatment outcomes. Results MTP scores reflecting problem severity and function were consistent over time. Further, MTP scores were theoretically meaningful (e.g., inpatients were more severe on admission than those receiving community or day hospital-based treatment). In total, 659 MTPs indicated no improvement for a negative state and an additional 830 changed negatively in problem severity and Children's Global Assessment Scale (C-GAS) scores. The multivariable model based on admission data provided a risk profile for this group that accounted for 52% of the variance for discharge function. Conclusions The baseline and outcome data gathered from the Regional Access and Intake System (RAIS) serving CAMHP may be used effectively to predict clinical outcomes in ways that can draw attention to those at risk for poor outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».